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虎潜丸对去势大鼠骨密度及BMP-2水平影响的研究 被引量：7
1
作者 谢义松 尤冬春 +2 位作者 朱建华 陈孟交 郑先波 《中国骨质疏松杂志》 CAS CSCD 北大核心 2014年第12期1407-1410,共4页
目的探讨虎潜丸干预对去势大鼠骨密度及骨组织中BMP-2水平的影响。方法 6个月龄的40只雌性SD大鼠随机分为手术模型组、雌激素组、虎潜丸组和假手术组。确定造模成功后,虎潜丸组给予虎潜丸煎剂浓缩液灌胃,每天一次;雌激素组给予尼尔雌醇... 目的探讨虎潜丸干预对去势大鼠骨密度及骨组织中BMP-2水平的影响。方法 6个月龄的40只雌性SD大鼠随机分为手术模型组、雌激素组、虎潜丸组和假手术组。确定造模成功后,虎潜丸组给予虎潜丸煎剂浓缩液灌胃,每天一次;雌激素组给予尼尔雌醇悬浊液灌胃,每周一次;手术模型组和假手术组给予蒸馏水灌胃,每天一次。灌胃治疗12周后测量各组大鼠的骨密度及骨组织中BMP-2含量。结果虎潜丸组及雌激素组与手术模型组相比较,全身骨密度和腰椎骨密度都得到了一定提高,差异具有统计学意义(P<0.05);骨组织中BMP-2的水平也都有显著升高,差异具有统计学意义(P<0.05)。结论虎潜丸对切除卵巢后所致的骨质疏松症有明显的治疗作用,其机制可能是在一定程度地提高了组织中BMP-2的水平,从而抑制骨组织的吸收,促进骨组织的形成。 展开更多
关键词 去势大鼠 虎潜丸 骨密度 BMP-2 骨质疏松症
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龙葵素通过诱导细胞周期G1/S阻滞抑制裸鼠前列腺癌细胞Du145移植瘤生长 被引量：7
2
作者 钟伟枫 刘思平 +3 位作者 潘斌 唐兆烽 钟锦光 周芳坚 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期665-670,共6页
目的探讨龙葵素对前列腺癌细胞Du145裸鼠移植瘤生长的影响及分子机制。方法采用高度恶性的转移前列腺癌细胞株Du145作为动物体内实验的模型,裸鼠皮下接种Du145细胞建立裸鼠皮下瘤模型。1周后将接种的裸鼠随机分为2组:龙葵素实验组和生... 目的探讨龙葵素对前列腺癌细胞Du145裸鼠移植瘤生长的影响及分子机制。方法采用高度恶性的转移前列腺癌细胞株Du145作为动物体内实验的模型,裸鼠皮下接种Du145细胞建立裸鼠皮下瘤模型。1周后将接种的裸鼠随机分为2组:龙葵素实验组和生理盐水空白对照组,每3 d分别向实体瘤中间部位注射0.2 m L龙葵素(50μg/m L)和生理盐水,观察裸鼠体内肿瘤生长,3周后颈椎脱臼处死裸鼠,剥离肿瘤组织,测量肿瘤的重量并根据肿瘤重量计算抑瘤率。实时荧光定量PCR和Western blotting技术检测各组裸鼠瘤体细胞周期相关基因m RNA和蛋白表达。Tunel原位检测各组裸鼠瘤体组织凋亡情况。结果龙葵素治疗组裸鼠肿瘤成瘤率明显下降,裸鼠瘤体生长速度明显低于对照组(P<0.01)。龙葵素能抑制瘤体细胞Cyclin D1、Cyclin E1、CDK2、CDK4和CDK6基因m RNA和蛋白的表达,显著升高p21基因m RNA和蛋白的表达,龙葵素干预后裸鼠瘤体组织凋亡显著增加(P<0.01)。结论龙葵素可通过调控细胞周期G1/S关卡促进组织细胞凋亡抑制前列腺癌细胞裸鼠移植瘤生长。 展开更多
关键词 龙葵素 细胞周期 凋亡 前列腺癌 裸鼠
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基于局部Fisher判别法的电镜下致密沉积物自动识别（英文）
3
作者 吴金浪 钟凤鸣 +2 位作者 吴强 王亚琼 张笑坛 《电子显微学报》 CAS CSCD 2017年第2期131-141,共11页
本文提出一种在电子显微镜图像中有效检测致密沉积物的方法。致密沉积物在电子显微镜图像中较难分辨,使用传统的SIFT,ORB或者SURF特征检测及描述算法往往难以达到理想的效果。运用传统计算机视觉处理流程,如,SIFT特征提取器以及描述器... 本文提出一种在电子显微镜图像中有效检测致密沉积物的方法。致密沉积物在电子显微镜图像中较难分辨,使用传统的SIFT,ORB或者SURF特征检测及描述算法往往难以达到理想的效果。运用传统计算机视觉处理流程,如,SIFT特征提取器以及描述器来进行特征提取,再建立bag-of-words全局特征向量,最后使用支持向量机来进行分类,在进行致密沉积物的分类操作中难度比较大。本文选择了实用LBP特征提取器来提取高反差度的纹理特征,使用梯度直方图特征提取器来提取轮廓特征,同时使用Schimid滤波器组和Gabor滤波器组来提取图像中的常规纹理特征,形成超高维度的特征向量使其包含显微镜图像中的全面特征。由于电子显微镜图像不具备色彩信息,纹理信息变得最为重要,又由于在显微镜图像中,尺度基本可知,LBP以及HOG能非常有效地提取高反差轮廓特征以及质地特征。配合两大纹理滤波器组合将可以确保特征向量在强调高反差特征的同时,不会忽略常规纹理信息。在特征提取出来后使用局部Fisher判别分析来降低特征向量的维度,并选择最具有可区分性和有效的特征。LFDA能够进行无指导的降维,并保留最具可分辨性的特征,对于本文提出的算法至关重要。由于在之前产生的特征向量对所有的特征并不进行强弱区分,经过LFDA后,不重要或者具有广泛普遍性的特征将会被舍弃,而最能够代表致密沉积物的特征将得以保留。这保证了之后的分类器训练能够在不牺牲训练速度的前提下,有效地形成分类区间。最后,算法使用了probabilistic boosting tree来对训练样本进行训练,PBT是按照等级划分的决策树,每一个节点是一个强决策器,它具有不易过度训练、高效准确的特征,通过输入LFDA处理后的训练样本特征向量,来学习得到致密沉积物的分类器。为验证本文提出的方法的可行性,一个包含50张电子显微镜图像的数据库被用于实验中。在这50张电子显微镜图像中,每一张都包含不同数量的沉积物区域。沉积物区域的总数约为500处。这些区域被精确标记。如果算法输出的沉积物标记与人工标记区域的重合率达到50%以上,认为该区域被准确识别,否则认为未能识别。在实验中,10张电子显微镜图像被用于神经网络的训练,而其余40张被用于测试。训练样本为100×100分辨率的图像块,只要图像块中包含沉积物区域,则视为正样本,否则视为负样本。为了增加样本个数,所有正样本被进行了旋转、平移、以及放大和缩小等变换。在训练中,一共500个正样本及约15 000个负样本被输入到PBT。实验结果显示,本文提出的方法能够有效地在真实电子显微镜图像中识别致密沉积物,识别效率接近50%。该结果证明利用LBP特征以及Schimid滤波器组和Gabor滤波器组来提取显微镜图像特征能够全面概括图像中个体的显著性特征,比起单纯使用SIFT以及SURF具有更高的通用性、鲁棒性以及有效性。对于从显微镜图像中提取出来的高维度特征向量,使用局部Fisher判别分析法能够非常有效地实施降维操作,从而保留了显著性的具有区分功能的特征以便更有效的训练分类器。而probabilistic boosting tree对于只具有少量训练样本的训练任务能够相当有效地收敛且避免过度拟合的情况发生。本文提出的处理流程适用于大多数基于显微镜图像下的目标识别、分类以及再识别任务,且具有速度快、高鲁棒性以及易于扩展等特点,具有较高的实用性。 展开更多
关键词 检测 显微镜图像 梯度直方图 局部二值模式 概率推进树 局部费舍尔线性判别分析
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